Երեկ RenderForest ընկերության կողմից կազմակերպված ReInvent միջոցառմանը ներկայացրեցի մի մոտեցում, թե ինչպես կարելի է ծրագրավորման հետ կապ ունեցող համալսարանական ֆակուլտետների ուսանողներին մատուցել դասավանդվող մաթեմատիկայի և իրական կյանքում կիրառությունների կապը: Իմ տպավորությամբ, լավագույն ուսանողները մաթեմատիկական առարկաները սովորում են այդ առարկաների ներքին գեղեցկության պատճառով, ու սովորել-չսովորելը չեն պայմանավորում կիրառություններով:

Սակայն ուսանողների ճնշող մեծամասնությունը այդպիսին չեն․ չեն ցանկանում ջանք թափել թեմաների վրա, որոնց կիրառությունը չեն տեսնում (կողքից նայող կմտածի, թե իրենց կյանքի մնացած ժամանակը շատ արդյունավետ են ծախսում սոցցանցերում, բայց չշեղվենք): Իմ ելույթի իմաստն այն էր, որ այդ կիրառությունները կան, ուղղակի դրանց ներկայացումը պատմական պատճառներով չի մտնում դասընթացի կառուցվածքի մեջ: Իսկ այն դեպքերում, երբ մտնում է, դասախոսները մաթեմատիկայի տվյալ ճյուղի կարևորությունը բացատրում են մաթեմատիկայի մեկ այլ ճյուղում կիրառություններով, ինչը ավելի է «օտարացնում» թեման ուսանողների համար (սա գլոբալ «երևույթ» է, կարդացեք այս պատասխանը math.stackexchange-ում):

Krisp ծրագրի օրինակով ցույց տվեցի ձայնային տվյալների հետ մեքենայական ուսուցման մեթոդներով աշխատելու համար կիրառվող գիտելիքի կապերը ԵՊՀ Ինֆորմատիկայի և կիրառական մաթեմատիկայում դասավանդվող թեմաների հետ: Արձագանքները, հատկապես ուսանողների ու դպրոցականների կողմից, բավական տպավորիչ էին:

Մտածում եմ, որ եթե ձայնի մշակման խնդիրներին ավելացնենք ևս մի քանի արդիական թեմաներ, ինչպես օրինակ բիթքոյնի աշխատանքը և վիրուսների տարածման մոդելավորումը, բուհերում դասավանդվող մաթեմատիկայի մեծ մասը «կծածկվի»: Ելույթի վերջում նշեցի, որ այս դասընթացները մշակվել են տասնամյակներ առաջ, երբ չկար ոչ Krisp, ոչ Zoom, ոչ էլ Bitcoin: Այսինքն, մասնագետների համար այն ժամանակ առանց այս կիրառությունների էլ ակնհայտ էր, որ այս գործիքակազմը, որ դասավանդվում է բուհերում, կիրառվելու է աշխարհի կարևորագույն խնդիրների լուծումներում: